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震撼!“网络女皇”玛丽·米克尔最新AI预言全解析:2030年AGI将如何重塑工作与生活,以及中美AI竞赛下的基础设施与人才战略。
家人们!你们听说了吗???互联网女王玛丽·米克尔时隔6年再次放大招,发布了340页的《人工智能趋势报告》!啊啊啊啊啊!我真的要尖叫了!这份报告简直是行业的“圣经”,每一个预测都可能改变我们的生活!我不允许有人不知道这件事,赶紧跟我一起冲啊!!! 先说最重要的!女王预测,2030年AI将彻底颠覆10大领域,从知识获取到工作模式,再到个性化服务,简直是新世界的大门被打开了!尤其是“AI原住民”...
互联网女王玛丽·米克尔发布的《人工智能趋势报告》预测,AGI将在2030年实现。报告指出,AI将重塑行业和就业模式,用户增长迅速,但商业变现面临挑战。中美在AI基础设施的竞争中,技术掌握者将主导未来。AI将成为知识获取、内容生成和个性化推荐的核心,未来将出现AI原住民。

什么是超融合基础设施?HCI 解析
Hyperconverged infrastructure (HCI) is a paradigm shift in data center technologies that aims to: Reduce infrastructure complexity Enhance scalability Enable a truly software-defined IT...
超融合基础设施(HCI)通过虚拟化所有硬件元素,简化管理并提升可扩展性,使私有数据中心具备云的高性能和可靠性,支持灵活的多云策略。其优势包括数据中心整合、软件驱动架构和集中管理,帮助企业快速响应市场需求并降低成本。

思科、爱立信、诺基亚、中兴通讯、中国铁塔、康宁等全球10大通讯基础设施企业2025年第一季度财报汇总
优化AI基础设施:黄仁勋在GTC 2025大会上的五大要点
Artificial intelligence development is accelerating. That was the resounding message from Jensen Huang’s GTC 2025 keynote, where NVIDIA’s CEO detailed The post Optimizing AI Infrastructure: 5...
在GTC 2025大会上,NVIDIA CEO黄仁勋指出,未来AI基础设施需要更多硬件和优化现有资源。随着GPU需求激增,企业需高效利用硬件,开发低资源消耗的专门化模型。可持续性成为新标准,企业需在性能与成本之间取得平衡,以推动AI的普及。

为什么单靠CI/CD无法满足基础设施即代码的需求
Let’s be honest, Infrastructure as Code (IaC) was supposed to make everything easier. And for a while after you start The post Why CI/CD Alone Won’t Cut It for Infrastructure as Code appeared...
基础设施即代码(IaC)旨在简化流程,但随着团队和基础设施的扩展,管理变得复杂。许多组织自认为在自动化方面成熟,但实际情况却相反。IaC的成熟度分为实验者、采用者、优化者和领导者四个阶段。为提升效率,尤其在规模挑战下,采用IaC编排至关重要。成功团队在速度与控制之间找到平衡,确保安全与合规。

熟悉Terraform:基础设施即代码(IaC)
When I started working in cloud and DevOps, one of the first tools I heard about—again and again—was Terraform. At first, it seemed a bit abstract: writing code to manage infrastructure? But as I...
Terraform是HashiCorp开发的开源基础设施即代码工具,使用HCL语言定义云基础设施,支持多种云平台,提供可重复性、版本控制和团队协作。通过命令行操作,确保环境一致性,简化资源管理。可视化工具如Pluralith和Blast Radius帮助理解复杂设置。

演讲:在Meta扩展大规模语言模型服务基础设施
Ye (Charlotte) Qi overviews LLM serving infrastructure challenges: fitting & speed (Model Runners, KV cache, and distributed inference), production complexities (latency optimization and...
本文探讨了在Meta进行大规模语言模型推理的挑战与解决方案,强调了模型与硬件适配、推理速度优化、内存与缓存管理等关键步骤。分布式推理和高效资源管理是提升性能的关键,同时需关注生产环境的复杂性与可扩展性。成功的LLM服务需综合考虑模型、硬件与系统的优化。

瑞典联盟合作伙伴携手英伟达建AI基础设施
AWS上的可适应基础设施:结合ECS和Lambda通过ALB
I recently attended a session given by Allen Helton (AWS Hero) on the past and future of IaC (infrastructure as code). In it he talked about a future where the infrastructure was more adaptive,...
本文探讨了基础设施即代码(IaC)的未来,提出了一种结合Amazon ECS和AWS Lambda的架构,能够根据流量动态调整资源。通过CloudWatch监控流量,系统在高流量时使用ECS,低流量时切换到Lambda,实现成本效益和可用性。该模式简化了开发,但需关注身份验证和冷启动等问题。
